論文の概要: Style transfer as data augmentation: evaluating unpaired image-to-image translation models in mammography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02475v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 16:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:53:05.441965
• Title: Style transfer as data augmentation: evaluating unpaired image-to-image translation models in mammography
• Title（参考訳）: データ拡張としてのスタイル転送--マンモグラフィーにおける画像-画像間翻訳モデルの評価
• Authors: Emir Ahmed, Spencer A. Thomas, Ciaran Bench,
• Abstract要約: 深層学習モデルは乳がんをマンモグラムから検出することができる。 しかし, 過度に適合し, 一般性に欠ける課題は, 診療所での日常的な使用を妨げている。 データ拡張技術は、一般化性を改善するために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Several studies indicate that deep learning models can learn to detect breast cancer from mammograms (X-ray images of the breasts). However, challenges with overfitting and poor generalisability prevent their routine use in the clinic. Models trained on data from one patient population may not perform well on another due to differences in their data domains, emerging due to variations in scanning technology or patient characteristics. Data augmentation techniques can be used to improve generalisability by expanding the diversity of feature representations in the training data by altering existing examples. Image-to-image translation models are one approach capable of imposing the characteristic feature representations (i.e. style) of images from one dataset onto another. However, evaluating model performance is non-trivial, particularly in the absence of ground truths (a common reality in medical imaging). Here, we describe some key aspects that should be considered when evaluating style transfer algorithms, highlighting the advantages and disadvantages of popular metrics, and important factors to be mindful of when implementing them in practice. We consider two types of generative models: a cycle-consistent generative adversarial network (CycleGAN) and a diffusion-based SynDiff model. We learn unpaired image-to-image translation across three mammography datasets. We highlight that undesirable aspects of model performance may determine the suitability of some metrics, and also provide some analysis indicating the extent to which various metrics assess unique aspects of model performance. We emphasise the need to use several metrics for a comprehensive assessment of model performance.
• Abstract（参考訳）: いくつかの研究では、深層学習モデルがマンモグラム(胸のX線画像)から乳がんを検出することができることが示されている。 しかし, 過度に適合し, 一般性に欠ける課題は, 診療所での日常的な使用を妨げている。 ある患者集団のデータに基づいて訓練されたモデルは、そのデータ領域の違いや、スキャン技術や患者特性の変化により、他の患者集団でうまく機能しない可能性がある。 データ拡張技術は、既存の例を変更してトレーニングデータの特徴表現の多様性を拡大することにより、一般化性を向上させるために使用することができる。 画像から画像への変換モデル(英: Image-to-image translation model)は、あるデータセットから別のデータセットに画像の特徴的特徴表現(スタイル)を付与できるアプローチである。 しかし、モデル性能の評価は、特に地上の真実(医用画像における一般的な現実)が欠如している場合、簡単ではない。 ここでは、スタイル転送アルゴリズムを評価する際に考慮すべき重要な側面、一般的なメトリクスの利点とデメリットを強調し、実践時に注意すべき重要な要素について述べる。 サイクル一貫性のある生成逆数ネットワーク(CycleGAN)と拡散に基づくSynDiffモデルという2種類の生成モデルを考える。 3つのマンモグラフィーデータセット間で画像と画像の非ペア変換を学習する。 モデルパフォーマンスの望ましくない側面が、いくつかの指標の適合性を決定する可能性があること、また、様々な指標がモデルパフォーマンスのユニークな側面を評価する程度を示す分析結果を提供する。 モデルパフォーマンスを総合的に評価するために、いくつかのメトリクスを使用する必要性を強調します。

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